産業災害検出のための Kiwitron & Ultralytics YOLO モデル

産業現場は、フォークリフトや作業員が近接して作業することが多く、安全上の懸念が生じる可能性があります。超広帯域や LiDAR などのソリューションは、非効率的であるか、業務を中断させるものであったため、Kiwitron はより良いソリューションを探す必要がありました。

これに対抗するため、Kiwitron は産業安全のために設計された AI 搭載ソリューションである KiwiEye を開発しました。Ultralytics YOLO モデル の統合により、このシステムは危険を迅速に検出し、オペレーターがリアルタイムで対応できるよう支援します。また、ヒートマップ やニアミスレポートなどのインサイトを提供し、安全管理者がリスクを特定し、安全対策を効果的に改善できるようにします。

ビジョンAIによる産業オペレーションの安全性向上

イタリアの産業技術専門企業であるKiwitron社は、物流、農業、製造業、重機などの産業における安全性と効率性の向上に注力しています。革新的なソリューションで知られる同社は、産業現場における安全対策をより効果的にする必要性を認識していました。従来のシステムでは不十分であったため、Kiwitron社はAI駆動技術を活用し、よりスマートで信頼性の高い安全ソリューションを開発しました。

産業現場における危険の正確な検出の必要性

重機と作業員が共存する産業現場では、高度な安全対策が不可欠です。事故を防止し、円滑なオペレーションを維持するためには、効率的かつ迅速な危険追跡が求められます。

従来の安全対策、例えば超広帯域システムは、作業員がタグを装着することを前提としていましたが、必要なデバイスが常に使用されるとは限りませんでした。LiDARセンサーは物体を検出できますが、特定の危険を区別する精度に欠けることが多く、不必要な作業の遅延につながっていました。

これらの課題は、安全性の欠如と非効率性をもたらし、ワークフローを阻害します。Kiwitron社は、歩行者、車両、標識を区別し、明確で実行可能なアラートをオペレーターに提供できるリアルタイム検出が可能な、より高度なソリューションの必要性を認識しました。Kiwitron社の理想的なソリューションは、厳格なハードウェア要件を満たし、データを迅速に処理し、さまざまな産業環境に適応し、業務効率を損なうことなく生産性を維持する必要がありました。

KiwiEye：Kiwitron社のAI搭載安全ソリューション

これらの課題を克服するために、Kiwitron社はUltralytics YOLOモデルと最先端の物体検出技術を安全システムKiwiEyeに統合しました。YOLOを搭載したKiwiEyeは、産業環境におけるリアルタイムの危険検出に必要な速度と精度を提供します。

KiwiEyeは、Ultralytics YOLOモデルと高性能カメラを使用し、歩行者、車両、標識などの重要な要素をリアルタイムで識別します。Coralアクセラレータにより、システムは画像を迅速かつ最小限の遅延で処理し、オペレーターは潜在的な危険に即座に対応できます。従来のセンサーとは異なり、KiwiEyeは状況認識型の検出を提供し、異なるオブジェクトを区別し、特定の危険に対するアラートをカスタマイズします。

このシステムの適応性のある設計により、広々とした倉庫から狭い作業エリアまで、さまざまな産業環境でシームレスに動作します。軽量構造は既存のハードウェアとスムーズに統合し、高速性能を維持します。精度、速度、適応性を組み合わせることで、KiwiEyeは安全性を向上させながら業務効率を維持し、産業における危険検出のための革新的なソリューションを提供します。

Ultralytics YOLOモデルを選ぶ理由

Kiwitron社は、MobileNetやSSDを含むさまざまなモデルをテストした後、Ultralytics YOLOを選択しました。YOLOは、速度、精度、Coralアクセラレーターのような軽量ハードウェアとの互換性において他に類を見ない組み合わせを実現し、リアルタイムアプリケーションに最適でした。 

Kiwitron社のCTOは、「私たちが始めた当時、YOLOは物体検出において市場で最高のツールでした。YOLOによって、安全性と効率性という2つの目標を達成することができました」と述べています。また、その適応性により、Kiwitron社は産業環境の独自のニーズに合わせてソリューションをカスタマイズすることができました。

Kiwitron社はUltralytics YOLOで30メートルの危険検出を実現

Ultralytics YOLOモデルをKiwiEyeに統合したことで、産業現場の安全性と効率が大幅に向上しました。このシステムは、リアルタイムで確実に危険を検出し、最大30メートルの距離でも歩行者、車両、標識を正確に識別します。Kiwitron社のCTOは、「KiwiEyeが事故を防止するのに十分な応答性を持つように、FPSの閾値を設けています。YOLOを使用することで、必要な速度を維持しながら、最大30メートル離れた場所にある物体を検出できます」とコメントしています。

Ultralytics YOLOモデルと組み合わせたKiwiEyeシステムは、すでに事故やニアミスの防止に目覚ましい進歩をもたらしています。救われた命の正確な数を定量化することは困難ですが、Kiwitron社のCEOは、「ニアミス事故が減少したというフィードバックを顧客から定期的に受け取っています。ある事例では、深刻な事故を防いでくれたと感謝されたお客様もいました」と述べています。

このシステムはまた、ヒートマップやニアミスレポートを通じて、安全管理者にとって貴重なデータを提供し、リスクの高いゾーンを特定し、安全プロトコルを調整するのに役立ちます。Kiwitron社のCEOは、「これは単なる事故防止ではありません」と付け加え、「収集したデータにより、お客様はデータに基づいた安全性の改善を行うことができ、最終的により安全な環境を作り出すことができます」と述べています。

さらに一歩進んで、性能目標を達成するだけでなく、Ultralytics YOLOはKiwitron社が迅速に革新することを可能にしました。Kiwitron社のCTOは、「Ultralytics YOLOを使用することで、安定した高性能ソリューションを迅速に開発できると同時に、将来の改良のための基盤を構築することができました」と強調しました。

Kiwitron社のビジョンAIとYOLOによる今後の展開

Kiwitron社によるUltralytics YOLOモデルの活用は、コンピュータビジョンが安全に対する考え方をどのように変えているかを示しています。つまり、問題に反応するのではなく、スマートでデータに基づいたソリューションで問題を防止する方向にシフトしています。Vision AIが進化するにつれて、個人用保護具（PPE）のコンプライアンスの監視や、追加の危険箇所の特定など、新たな可能性が広がり、職場がより安全かつ効率的になります。

Ultralytics YOLOの柔軟性と性能により、Kiwitron社は自信を持って革新を続けることができ、そのソリューションが産業安全の絶え間なく変化する要求に遅れを取らないようにしています。

Kiwitron社のCTOが述べたように、「それは車輪の概念のようなものです。つまり、すでに持っているのです。私たちはコミュニティとしてすでにそれを持っています。それなのに、なぜそれをゼロから再構築する必要があるのでしょうか」

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